计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2007年
1期
103-109
,共7页
AD AdaBoost%目标检测%级联结构%弱分类器%加权参数
AD AdaBoost%目標檢測%級聯結構%弱分類器%加權參數
AD AdaBoost%목표검측%급련결구%약분류기%가권삼수
目标检测问题是计算机视觉领域最普遍和关键的问题之一.基于级联结构的AdaBoost算法目前被认为是较有效的检测算法,但是其在低FRR端的性能仍需改进.文章提出了一种针对目标检测问题的改进AdaBoost算法--AD AdaBoost.AD AdaBoost采用了新的参数求解方法,弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关.该算法能够有效地降低分类器在低FRR端的FAR,使其更适用于目标检测问题.新旧算法在复杂背景中文字检测的实验结果对比证实了新算法在性能上的改进.
目標檢測問題是計算機視覺領域最普遍和關鍵的問題之一.基于級聯結構的AdaBoost算法目前被認為是較有效的檢測算法,但是其在低FRR耑的性能仍需改進.文章提齣瞭一種針對目標檢測問題的改進AdaBoost算法--AD AdaBoost.AD AdaBoost採用瞭新的參數求解方法,弱分類器的加權參數不但與錯誤率有關,還與其對正樣本的識彆能力有關.該算法能夠有效地降低分類器在低FRR耑的FAR,使其更適用于目標檢測問題.新舊算法在複雜揹景中文字檢測的實驗結果對比證實瞭新算法在性能上的改進.
목표검측문제시계산궤시각영역최보편화관건적문제지일.기우급련결구적AdaBoost산법목전피인위시교유효적검측산법,단시기재저FRR단적성능잉수개진.문장제출료일충침대목표검측문제적개진AdaBoost산법--AD AdaBoost.AD AdaBoost채용료신적삼수구해방법,약분류기적가권삼수불단여착오솔유관,환여기대정양본적식별능력유관.해산법능구유효지강저분류기재저FRR단적FAR,사기경괄용우목표검측문제.신구산법재복잡배경중문자검측적실험결과대비증실료신산법재성능상적개진.
